첫번째 딥러닝 - 레모네이드 판매 예측

수업소개

레모네이드 판매량을 예측하는 딥러닝 모델을 텐서플로우를 이용하여 만들어 봅니다. 

 

강의 

 

손실의 의미 

 

실습 

 

소스코드

colab |  backend.ai

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# 라이브러리 사용
import tensorflow as tf
import pandas as pd

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# 데이터를 준비합니다.
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/lemonade.csv'
레모네이드 = pd.read_csv(파일경로)
레모네이드.head()
# 종속변수, 독립변수
독립 = 레모네이드[['온도']]
종속 = 레모네이드[['판매량']]
print(독립.shape, 종속.shape)

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# 모델을 만듭니다.
X = tf.keras.layers.Input(shape=[1])
Y = tf.keras.layers.Dense(1)(X)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='mse')

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# 모델을 학습시킵니다. 
model.fit(독립, 종속, epochs=1000, verbose=0)
model.fit(독립, 종속, epochs=10)

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# 모델을 이용합니다. 
print(model.predict(독립))
print(model.predict([[15]]))